[發(fā)明專利]圖像檢測方法和用于訓練圖像檢測模型的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111452667.1
• 申請日: 2021-12-01
• 公開（公告）號: CN114140851B
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發(fā)明（設計）人: 王珂堯
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

1.一種圖像檢測方法，包括：

對目標圖像進行至少兩個二分類預測，并獲得對應的至少兩個預測結果，其中，所述至少兩個二分類預測與至少兩個分類分別對應，并且其中，對于所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測，對應的預測結果與第一分類和第二分類對應，所述第一分類區(qū)別于所述至少兩個分類中的任一個分類，所述第二分類為所述至少兩個分類中與該二分類預測對應的分類；以及

基于所述至少兩個預測結果，獲得檢測結果，其中，所述檢測結果包括下列各項中的任一項：

指示所述目標圖像對應于所述第一分類的第一檢測結果，和

指示所述目標圖像對應于所述至少兩個分類的一個分類的第二檢測結果，

其中，對于所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測，對應的預測結果包括：

所述目標圖像對應于第一分類的第一置信度，和

所述目標圖像對應于區(qū)別于該二分類預測對應的第二分類的第二置信度，

并且其中，所述基于所述至少兩個預測結果，獲得檢測結果包括：

基于所述至少兩個分類預測中的每一個二分類預測對應的第一置信度，獲得第一置信度平均值；

將所述第一置信度平均值與所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測對應的第二置信度進行比較；

響應于確定對應于所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測的第二置信度不大于所述第一置信度平均值，獲得所述第一檢測結果；以及

響應于確定所述第一置信度平均值小于所述至少兩個二分類預測中的任一個二分類預測的第二置信度，獲得所述第二檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，對于所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測，對應的預測結果包括下列各項中的一項：

指示所述目標圖像對應于所述第一分類的第一二分類結果，和

指示所述目標圖像對應于該二分類預測對應的第二分類的第二二分類結果，并且其中，

所述基于所述至少兩個預測結果，獲得檢測結果包括：

響應于確定所述至少兩個二分類預測中的每一個二分類預測對應的預測結果為第一二分類結果，獲得所述第一檢測結果；以及

響應于確定所述至少兩個二分類預測中的任一個二分類預測對應的預測結果為第二二分類結果，獲得所述第二檢測結果。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

響應于所述檢測結果包括所述第二檢測結果，獲取所述至少兩個分類中與所述目標圖像對應的第三分類，其中，所述第三分類與所述至少兩個二分類預測中的第一二分類預測對應，并且其中，所述第一二分類預測的第二置信度大于所述至少兩個二分類預測中區(qū)別于所述第一二分類預測的任一二分類預測的第二置信度。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述目標圖像包括包含人臉的圖像，所述第一分類包括人臉活體分類，所述至少兩個分類包括攻擊分類和合成圖分類。